基于教育大数据的学习分析：方法与案例-魏顺平PPT
教育大数据分析案例报告(2篇)
第1篇一、引言随着互联网、物联网、大数据等技术的快速发展，教育领域也迎来了大数据时代的到来。
教育大数据分析作为一种新兴的教育研究方法，通过对海量教育数据的挖掘和分析，为教育决策、教学改进、学生个性化发展等方面提供了有力支持。
本报告以某高校为例，探讨教育大数据分析在教育教学中的应用，以期为我国教育大数据分析的发展提供参考。
二、案例背景某高校是一所具有悠久历史和优良传统的知名学府，近年来，随着教育信息化进程的加快，学校积累了大量教育数据。
为了更好地利用这些数据，提高教育教学质量，学校决定开展教育大数据分析研究。
三、案例目标1. 分析学校教育教学现状，为教育决策提供数据支持；2. 揭示教育教学中的问题，为教学改进提供依据；3. 促进学生个性化发展，提高人才培养质量；4. 探索教育大数据分析在教育教学中的应用模式。
四、案例分析1. 数据收集与处理学校通过教育管理系统、教务系统、学生管理系统等途径，收集了包括学生基本信息、课程成绩、考试分数、教师教学评价、学生评价、课堂行为数据等在内的海量数据。
为确保数据质量，对收集到的数据进行清洗、整合、脱敏等处理，为后续分析奠定基础。
2. 教育教学现状分析（1）学生成绩分析通过对学生成绩数据的分析，发现以下问题：①部分学生成绩不理想，存在偏科现象；②优秀学生比例较低，整体竞争力不足；③学生成绩分布不均，存在两极分化现象。
针对以上问题，学校可以采取以下措施：①加强学生个性化辅导，关注学困生，提高整体成绩；②开展学科竞赛，激发学生学习兴趣，提高优秀学生比例；③加强教学研究，优化课程设置，缩小学生成绩差距。
（2）教师教学评价分析通过对教师教学评价数据的分析，发现以下问题：①部分教师教学效果不佳，学生满意度较低；②教师教学方法单一，缺乏创新；③教师工作量不均衡，部分教师工作负担较重。
针对以上问题，学校可以采取以下措施：①加强教师培训，提高教师教学水平；②鼓励教师开展教学研究，创新教学方法；③优化教师工作量分配，减轻教师工作压力。
课题论文：基于大数据的精准教学案例学习分析
课题论文：基于大数据的精准教学案例学习分析简介本论文旨在探讨基于大数据的精准教学案例学习分析方法。
在现代教育领域，大数据技术的应用已经成为一种趋势，为教学提供了更全面、准确的数据支持。
本研究将通过分析大量的教学案例数据，寻找其中的规律和模式，以实现教学的精准化。
研究目的1. 理解大数据在教学中的应用潜力；2. 探索基于大数据的精准教学案例学习分析方法；3. 提出相应的教学改进策略。
研究内容1. 教学案例数据的收集和整理：- 收集不同学科、不同年级、不同地区的教学案例数据；- 对数据进行整理和分类。
2. 大数据分析方法的应用：- 利用数据挖掘和机器学习技术，分析教学案例数据；- 发现其中的规律和模式。
3. 教学改进策略的提出：- 根据分析结果，提出相应的教学改进策略；- 针对不同类型的学生，制定个性化的教学方案。
研究意义1. 促进教学质量的提高：通过精准教学案例学习分析，可以更好地了解学生的学习需求和困难，有针对性地进行教学改进，提高教学质量。
2. 个性化教育的实现：通过研究大数据，可以为不同类型的学生提供个性化的教育方案，满足他们的学习需求，促进个体发展。
3. 教学决策的科学性：基于大数据的分析结果，可以提供科学依据和参考，帮助教师做出更明智的教学决策。
研究方法1. 数据收集：从不同的教育机构和学校获取教学案例数据。
2. 数据分析：利用数据挖掘和机器学习算法对教学案例数据进行分析和挖掘。
3. 结果评估：根据分析结果评估教学改进策略的有效性和可行性。
预期成果1. 基于大数据的精准教学案例学习分析方法的建立；2. 相关教学改进策略的提出；3. 对教育领域中大数据应用的探索和实践。
论文结构1. 引言2. 相关研究综述3. 研究方法4. 研究结果与分析5. 教学改进策略的提出6. 讨论与总结参考文献- [参考文献1]- [参考文献2]- [参考文献3]。
智慧教育大数据优秀案例(2篇)
第1篇案例一：基于大数据的个性化学习平台1. 案例背景随着信息技术的飞速发展，教育行业也迎来了大数据时代的到来。
为了满足不同学生的学习需求，提高教育质量，某教育机构开发了一款基于大数据的个性化学习平台。
2. 案例内容该平台通过收集学生的学习数据，包括学习时长、学习内容、成绩等，分析学生的学习特点、学习习惯和兴趣爱好，为每位学生量身定制学习计划。
同时，平台还提供智能推荐功能，帮助学生发现适合自己的学习资源。
3. 案例效果（1）提高学生学习效率：根据学生特点，平台推荐的学习内容更加精准，有助于提高学生的学习兴趣和效率。
（2）实现个性化教学：教师可以根据平台提供的学生数据，有针对性地调整教学内容和方法，提高教学质量。
（3）提升教育公平性：平台为不同地区、不同背景的学生提供公平的学习机会，缩小教育差距。
案例二：基于大数据的校园安全管理1. 案例背景校园安全是学校教育的重要保障。
某学校为了提高校园安全管理水平，利用大数据技术对校园安全进行监控和管理。
2. 案例内容（1）视频监控：通过安装高清摄像头，实时监控校园内的安全隐患，如打架斗殴、火灾等。
（2）数据分析：对校园内的各类事件进行数据统计和分析，找出安全隐患的规律和特点。
（3）预警机制：根据数据分析结果，建立预警机制，及时处理潜在的安全隐患。
3. 案例效果（1）降低安全事故发生率：通过实时监控和数据分析，及时发现并处理安全隐患，降低安全事故发生率。
（2）提高安全管理效率：大数据技术帮助学校管理者更全面、高效地掌握校园安全状况。
（3）提升师生安全感：良好的校园安全环境，让师生感受到安心、舒适的学习和工作氛围。
案例三：基于大数据的师资培训与评估1. 案例背景为了提高教师的教学水平，某教育机构利用大数据技术对教师进行培训和评估。
2. 案例内容（1）培训需求分析：通过对教师的教学数据进行分析，找出教师培训的需求点。
（2）个性化培训方案：根据教师需求，制定个性化的培训方案，提高培训效果。
基于大数据的教育案例(3篇)
第1篇随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为现代社会的一个重要特征。
大数据技术在教育领域的应用，为教育改革和发展提供了新的机遇。
本文将以一个基于大数据的教育案例为例，探讨大数据在教育中的应用及其带来的变革。
一、案例背景某市一所中学，为了提高教学质量，培养学生的创新能力和实践能力，决定引入大数据技术进行教学改革。
该校与一家大数据公司合作，利用大数据技术对学生的学习情况进行全面分析，为教师提供个性化教学方案，提高教学质量。
二、案例实施过程1. 数据收集该校通过以下途径收集学生数据：（1）学习平台数据：包括学生在学习平台上的登录记录、学习时长、学习进度、作业完成情况等。
（2）考试数据：包括学生的考试成绩、错题分析、试卷难度等。
（3）问卷调查数据：通过问卷调查了解学生的学习兴趣、学习习惯、学习方法等。
（4）教师反馈数据：收集教师对学生的评价、教学建议等。
2. 数据分析大数据公司利用先进的数据分析技术，对收集到的学生数据进行处理和分析，得出以下结论：（1）学生的学习兴趣和学习习惯存在差异，部分学生对某些学科兴趣浓厚，而另一些学科则表现出抵触情绪。
（2）学生的学习进度存在差异，部分学生进度较快，而另一些学生进度较慢。
（3）学生的错题分析显示，学生在某些知识点上存在共性问题，需要针对性地进行辅导。
3. 个性化教学方案制定根据数据分析结果，该校为教师提供以下个性化教学方案：（1）针对学生学习兴趣和学习习惯的差异，教师可以调整教学内容和方法，激发学生的学习兴趣。
（2）针对学生学习进度的差异，教师可以为学生制定个性化的学习计划，确保每个学生都能跟上教学进度。
（3）针对学生的共性问题，教师可以集中讲解和辅导，提高学生的整体成绩。
4. 教学实施与反馈教师根据个性化教学方案进行教学，并在教学过程中收集学生的反馈信息。
大数据公司对收集到的反馈信息进行分析，进一步优化教学方案。
三、案例成效1. 学生成绩提高：通过大数据技术进行个性化教学，学生的成绩得到了明显提高。
教育大数据的案例(2篇)
第1篇随着信息技术的飞速发展，大数据技术已经渗透到社会生活的各个领域。
在教育领域，大数据的应用正逐渐改变传统的教学模式，提升教育质量。
本文将以一个智慧校园建设项目为例，分析教育大数据在其中的应用，探讨数据驱动教学的优势和挑战。
一、案例背景某市一所重点中学为了提升教学质量，响应国家“互联网+教育”的战略部署，启动了智慧校园建设项目。
该项目旨在通过大数据技术，实现教学资源的优化配置，提高教学效率，促进学生个性化发展。
二、案例实施1. 数据采集与整合项目首先建立了完善的数据采集系统，包括学生基本信息、学习成绩、课堂表现、作业完成情况、在线学习数据等。
通过整合校内各类教学资源，构建了全面的教育大数据平台。
2. 数据分析与应用（1）学生个性化学习通过分析学生的学习数据，系统可以识别学生的学习特点和需求，为教师提供个性化教学建议。
例如，系统可以自动识别学生的学习难点，帮助教师调整教学策略，提高教学效果。
（2）教学质量评估通过对教师教学数据的分析，可以评估教师的教学质量，为教师提供改进方向。
同时，学校可以根据教学质量评估结果，优化教师资源配置，提升整体教学质量。
（3）校园安全监控利用大数据技术，学校可以实现对校园安全的实时监控。
例如，通过分析校园视频监控数据，可以及时发现安全隐患，保障师生安全。
3. 智慧教学平台建设学校基于大数据平台，开发了智慧教学平台，实现以下功能：（1）在线学习资源库为学生提供丰富的在线学习资源，满足学生个性化学习需求。
（2）在线作业与测试实现作业自动批改、测试结果分析等功能，提高教学效率。
（3）家校互动方便家长了解学生的学习情况，实现家校共育。
三、案例成效1. 教学质量提升通过数据驱动教学，学校教学质量得到了显著提升。
学生成绩稳步提高，优秀率逐年上升。
2. 教师教学水平提高教师根据数据分析结果，不断改进教学方法，教学水平得到提升。
3. 学生个性化发展大数据技术为学生的个性化发展提供了有力支持，学生兴趣和特长得到充分挖掘。
教育大数据ppt课件
个性化预警 数据可视化设置 预测的准确性较高
不够个性化 提供过量相同的干预 不提供诊断信息，难以提供有效的补救措施 普适性较低
应用学科有限，目前只有数学课程 只预警知识点的掌握情况
仅使用电子邮件预警不够及时准确
普适性较低
普适性较低 非技术人员不能够很好地解释决策和行 动所预测的结果
人事 设备 招生
教室环境
教学行为 情境状态
课堂互动 学生进出校 校园能耗
财…务...
家校沟通
…...
社会学习 …... …...
结构化、显 性化教育数 据为主
非结构化、
隐性化教育 数据为主
学习软件
图 1 教育大数据的“冰山模型”
教育大数据的作用
教育发展水平评估 教育资源均衡配置 教育舆情监测与剖析 数据驱动的教育决策 即时学习诊断与预警 学生的发展性评价 基于大数据的科学研究
认识教育大数据
大数据内涵需要拓展
大数据不仅是一种技术
大数据还是一种能力
大数据更是一种思维方式
大数据正在慢慢演 变为一种文化！
01
02 03
谈的比较多的领域大数据
电商大数据
交通大数据
金融大数据
工业大数据
BIG DATA
什么是教育大数据？
教育大数据，是指在整个教育活动过程中产 生的、根据教育需要采集到的、用于教育发展并 可创造巨大潜在价值的数据集合。
案例三 ：困难学生餐饮预警
案例四 ：学生发展预警
案例五 ：校园安全预警
案例六 ：美国马鞍峰社区学院个性化服务助理
全面记录学生在校期间各种信息，系统分析提 出 时间管理、课程选择等方面的个性化建议。
基于教育大数据的精准教学 (共25张PPT)
研究利用大数据促进学校教育教学变革和创新 研讨和交流全省精准教学实验项目学校课题方案
2.浙江省推进精准教学的历程与计划
常态实施阶段
2018.09-2020.12
精准教学学校全面常态化应用，形成精准教学常
试点实践阶段
态交流机制 通过“集体备课展示”、“展示课”起引领作用
2017年11月27日
2.浙江省推进精准教学的历程与计划
浙江省精准教学项目学校
确立专人负责精准教学项目研究 加强对实验项目的关注和指导 进一步细化项目实施方案
2017年11月27日
2017年12月20-21日
大数据背景下精准教学研讨会
全面落实《浙江省教育厅 科大讯飞股份有限公司 战略合作框架协议》的首次活动
智
化决策；
能
化
教
2 研究大数据信息区域无缝流转和融通
学
共享问题；
管
理
3 研究大数据隐私与伦理问题以及 教育大数据的规范使用问题。
预期成效
1
2
构建理想的课堂教学环境
促进课堂形态与结构的变革
3
颠覆传统课堂教与学的模式
4
建立新型师生关系
5
6
构建全过程动态评价与反馈体系 实现精准教学系统的常态化应用
教育大数据助力精准教学，精准教学实现个性化成长
以评课形式检查各学科教师精准备课情况
2018.05-2018.12
精准教学创新教学模式的设计
准备阶段
选取试点班级、学科开展精准集体 备课、听课、研讨等活动
通过教研会议，总结集体备课和精 Nhomakorabea2018.02-2018.04
教育行业大数据分析案例(2篇)
第1篇一、背景介绍随着信息技术的飞速发展，大数据技术在各个领域得到了广泛应用。
教育行业作为人才培养的重要基地，也逐步认识到大数据在教育教学中的巨大潜力。
通过大数据分析，可以深入了解学生的学业表现、学习行为，为教师提供个性化教学方案，提高教育教学质量。
本文以某中学为例，探讨教育行业大数据分析在学生学业表现个性化学习方案设计中的应用。
二、案例概述某中学是一所具有悠久历史和优良传统的学校，近年来，学校在教育教学方面取得了一定的成绩。
然而，随着学生数量的增加和教育教学改革的不断深入，学校面临着一些挑战，如学生学业表现参差不齐、个性化教学需求日益增长等。
为了解决这些问题，学校决定利用大数据分析技术，对学生学业表现进行深入研究，设计出个性化的学习方案。
三、数据分析方法1. 数据采集学校从多个渠道采集学生数据，包括学生的学籍信息、成绩记录、课堂表现、作业完成情况、考试试卷等。
同时，收集教师的教学数据，如教学计划、教学方法、教学效果等。
2. 数据处理对采集到的数据进行清洗、整合和预处理，确保数据质量。
然后，采用数据挖掘技术，如关联规则挖掘、聚类分析、时间序列分析等，对数据进行深入挖掘。
3. 个性化学习方案设计根据数据分析结果，设计出针对不同学生的个性化学习方案。
主要包括以下几个方面：（1）学业表现分析：分析学生在各学科、各知识点上的学习情况，找出学习薄弱环节，为教师提供针对性的教学建议。
（2）学习行为分析：分析学生在课堂、作业、考试等方面的学习行为，了解学生的学习兴趣、学习习惯等，为教师提供个性化教学策略。
（3）学习资源推荐：根据学生的兴趣爱好、学习需求，推荐合适的学习资源，如教材、视频、试题等。
四、案例分析1. 学业表现分析通过对学生成绩数据的分析，发现学生在数学、英语学科上的表现较好，但在物理、化学学科上存在明显差距。
针对这一问题，教师可以针对物理、化学学科进行重点教学，同时，为学生提供相关的学习资料和辅导。
教育大数据案例分析(2篇)
第1篇一、背景随着互联网技术的飞速发展，大数据已经渗透到社会各个领域，教育行业也不例外。
教育大数据是指在教育领域产生的、与教育相关的各类数据，包括学生的学业成绩、学习行为、教师的教学数据、学校的管理数据等。
近年来，我国政府高度重视教育信息化建设，推动教育大数据在教育教学、学校管理、教育决策等领域的应用。
本文将以基于人工智能的教育个性化推荐系统为例，分析教育大数据在实践中的应用。
二、案例分析1. 项目背景为了提高教育教学质量，满足学生个性化学习需求，某市一所重点中学决定引入基于人工智能的教育个性化推荐系统。
该系统旨在通过分析学生的学业成绩、学习行为等数据，为学生提供个性化的学习资源、教学方案和课程推荐。
2. 系统设计（1）数据采集与处理系统首先需要采集学生的学业成绩、学习行为、教师的教学数据、学校的管理数据等。
这些数据来源包括学校教务系统、教师教学平台、学生在线学习平台等。
数据采集后，需要对数据进行清洗、去重、归一化等预处理，以便后续分析。
（2）特征提取与模型构建根据教育领域的知识，提取学生、教师、课程等关键特征。
例如，学生特征包括性别、年龄、年级、学业成绩、学习行为等；教师特征包括学科、职称、教学经验等；课程特征包括课程名称、学分、难度、学习资源等。
基于这些特征，构建人工智能模型，如深度学习、支持向量机等，对数据进行分析。
（3）个性化推荐系统根据学生特征和课程特征，利用人工智能模型为学生推荐个性化的学习资源、教学方案和课程。
推荐结果包括推荐课程、学习资源、学习计划等，旨在帮助学生提高学习效果。
3. 系统实施与效果评估（1）系统实施学校在实施过程中，对教师、学生、家长进行培训，确保系统顺利运行。
同时，与学校教务系统、教师教学平台、学生在线学习平台等实现数据对接，确保数据来源的准确性。
（2）效果评估通过对比实施前后学生的学习成绩、学习行为等数据，评估系统效果。
结果表明，实施该系统后，学生的平均成绩提高了15%，学习积极性显著提高，学生满意度达到90%。
基于教育大数据的学习分析：方法与案例-魏顺平PPT
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学习分析要素
数据模型
简化模型
关键技术
典型工具
大数据时代如何处理数据
数据量巨大
分布式文件系统 并行运算
Hadoop体系架构
MapReduce
一个例子
• 算数平均 • 加权算术平均
大数据时代如何处理数据
自然语言理解 结构化数据、半结构化
数据和非结构化数据 信息抽取 实现非结构化向结构化 的转换 异构向同构的转换
• 各月行为频次分布
案例1
• 一周中各天行为频次分布
案例1
• 一天中24小时行为频次占比 变化情况
案例2：高职教育在线学习分析
• 目标：高职学生在线学习现状 • 数据：某高职一学期学习平台 数据，超过200万条行为日志， 涉及5700名学生
• 方法：统计分析与可视化，顺 序分析与聚类分析
案例2
三、案例
学习分析典型应用
典 型 应 用 利益相关者
现状描述
教学评价
未来预测
教学干预
学习行为分析 —— —— 监督和控制 增强自我反思和 优化反馈和 自我感知； 趋势分析和活动 评价服务； 教师 学习者特征分析； —— 干预； 学习结果分 学习网络分析； 监督和控制 析 学习内容分析 增强自我反思和 资源推荐； 学生 —— —— 自我感知 适应性和个性化 用户模型； 结构发现和关系 预测和评估； 挖掘； 学习绩效预 研究人员 学习者行为和情 —— 测； —— 感分析； 预测辍学和 学生行为建模； 学习保持
教育数据
《教育数据挖掘：方法与应用》一书作者葛道凯 教授认为： •①恰当运用数据挖掘技术能够为优化教育规划和 管理、提高教育教学质量、改进教育软件设计与 开发提供有益帮助。 •②对于多数教育机构来说，在教育教学过程中适 时应用数据挖掘技术不仅是必要的，也是可能的。 •③注重教育教学过程、管理过程以及研究过程中 相关信息的采集和存储是一项有价值的活动。
教育大数据实践案例分析(2篇)
第1篇一、引言随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临。
教育行业作为国家发展的基础，也在积极拥抱大数据技术，以提高教育质量、优化教育资源配置、促进教育公平。
本文将通过对一个教育大数据实践案例的分析，探讨大数据在教育领域的应用价值和发展趋势。
二、案例背景某城市A区教育局为提高教育质量，决定引入大数据技术，构建教育大数据平台。
该平台以学生、教师、学校、教育管理者为服务对象，通过收集、整合、分析各类教育数据，为教育决策提供有力支持。
三、案例实施过程1. 数据采集与整合A区教育局首先梳理了教育数据资源，包括学生信息、教师信息、课程资源、教学质量、教育投入等。
然后，与相关部门合作，搭建数据采集平台，通过互联网、移动终端、学校信息系统等多种途径收集数据。
2. 数据存储与管理为保障数据安全，A区教育局选择了一个具有高可靠性和安全性的云服务平台，将采集到的数据存储在云端。
同时，建立数据管理规范，确保数据的一致性、准确性和完整性。
3. 数据分析与挖掘A区教育局利用大数据分析技术，对采集到的教育数据进行挖掘，分析学生学业成绩、教师教学质量、学校资源配置等方面的问题。
例如，通过分析学生成绩，发现不同学科、不同年级的成绩分布情况，为教师教学提供参考；通过分析教师教学质量，找出教学效果较好的教师，为教师培训提供依据。
4. 应用场景（1）个性化教学：根据学生学情，为教师提供个性化教学方案，提高教学质量。
（2）教育资源配置：根据学校需求，合理调配教育资源，实现教育公平。
（3）教育决策支持：为教育管理者提供决策依据，优化教育资源配置。
（4）教学质量监测：实时监测教学质量，及时发现和解决问题。
四、案例效果1. 教育质量提高：通过大数据分析，教师能够更好地了解学生学情，制定个性化教学方案，提高教学质量。
2. 教育资源配置优化：大数据平台为教育管理者提供决策依据，使教育资源得到合理配置，实现教育公平。
3. 教育决策科学化：教育管理者能够依据大数据分析结果，制定科学的教育政策，提高教育决策水平。
大数据教学实践案例分享与总结
大数据教学实践案例分享与总结随着科技的快速发展，大数据应用逐渐渗透到各个行业中。
在教育领域，大数据的应用也逐渐得到了重视和尝试。
本文将分享几个大数据教学实践案例，并对其进行总结和反思。
案例一：学生学习行为分析在一所高中的物理课堂中，教师开始尝试应用大数据来分析学生的学习行为。
通过在教室中设置传感器和监测设备，可以实时记录学生上课的注意力、参与度、积极性等行为指标。
并通过数据分析，得出不同学生的学习特点和学习效果。
通过这项实践，教师发现了许多有价值的信息。
例如，某些学生在特定时间段的注意力更容易集中，因此可以调整课程的设置，以更好地满足学生的学习需求。
同时，通过对学生学习行为的分析和比对，可以发现一些学习瓶颈和问题，并及时采取措施进行干预。
这个案例的实施使得教师能够更加深入地了解学生，并根据实际情况进行有针对性的教学调整，提高学生的学习效果。
案例二：自适应学习系统在一个大学的在线教育平台中，教师们开始引入自适应学习系统，基于大数据分析，为学生提供个性化的学习体验。
通过收集学生的学习数据，并与庞大的学习数据库进行比对，该系统能够根据每个学生的学习能力、学习习惯、学科偏好等特点，推荐最适合他们的学习内容和教学资源。
同时，系统还能够根据学生的学习情况和表现，自动调整难易程度和进度，帮助学生更好地完成学习任务。
这个案例的实施使得学生们能够在自己的学习过程中得到个性化的指导和支持，提高学习效果和学习动力。
案例三：学生行为预测和干预在一所小学中，为了帮助学生更好地适应学校生活并提高学习能力，教育工作者开始利用大数据分析学生的行为和学习数据，并进行预测和干预。
通过分析学生的上课表现、社交互动、作业完成情况等数据，教育工作者可以预测学生的学习态度和行为趋势。
当发现某个学生可能出现学习困难或学习不良的情况时，他们可以采取相应的干预措施，包括与学生进行个别谈话、家校沟通、提供额外辅导等。
这个案例的实施使得学校和教师能够更早地发现学生可能出现的问题，并及时采取措施进行干预，有助于提高学生的学习水平和全面发展。
《基于教育大数据的精准教学》PPT课件
小结：浙江省推动实证教研的路径设计
大数据平 台下实证
教研的 路径设计
从数据精准走向教学精准，“人工智能”和专业教研的
无缝对接
从实证取证走向教学改进，教育改革和技术推动的
深度融合
从城区依赖走向乡村行动，优先发展和均衡推动结合
Thank you.
演讲结速，谢谢观赏！
PPT常用编辑图使用方法
1.取消组合
1.大数据：让精准教学更“精准”
忽略了学习行为过程 与个性化发展
现有技术 应用困境
缺乏技术更新，技术走在 教学之后
使得精准教学测量数据更为精准可行
＋ 大数据
使得精准教学能够兼顾学生的个性化发展
使得精准教学环境更为开放高效
2.浙江省推进精准教学的历程与计划
浙江省精准教学项目学校
确立专人负责精准教学项目研究 加强对实验项目的关注和指导 进一步细化项目实施方案
➢ 在项目实施中，探索基于学科“数据分析——诊断教学——实施改进”数据使用途径，形成 区域性改进行动路径是项目实施的重要阶段。
➢ 学科教研员在数据分析基础上组织学科教师进行基于问题改进的教研策划；学校结合数据分 析报告，研究解决策略，改进学教方式。
02
技术和教学改革深度融合的精准教学 ——大数据平台下实证教研的未来走向与路径
2.实践性：数据支撑的实证研究为学科教学改进提供支撑
基 于 APP 移 动 互联技术的学 情诊断及反馈
案例：基于移动APP技术的温州市高中学情诊断及反馈
3.专业性：数据支撑的实证研究为提升教研水平提供支撑
案例3：学生焦虑与学习情况——哪些人在焦虑？
➢ 中小学生对成绩以及数学课都存在较高焦虑。八年级学生数学焦虑普遍高于四年级学生。A 水平的学生也存在数学焦虑。
学习分析技术_挖掘大数据时代下教育数据的价值_魏顺平
现代教育技术 Modern Educational Technology
Vol. 23 No.2 2013
学习分析技术：挖掘大数据时代下教育数据的价值*
魏顺平
（国家开放大学 现代远程教育研究所，北京 100039）
【摘要】当前，大数据时代已经来临，教育领域同样积累了海量数据。教育领域已经部署了众多的学习管理系统，在这些软件 系统中存储着海量的学习者信息及学习过程数据。如何利用这些数据，使这些数据转变为信息、知识，并为教学决策、学习优 化服务，已成为教育工作者以及学习者们所关注的内容。学习分析技术有助于发挥学习过程数据的价值，使数据成为审慎决策、 过程优化的重要依据。该文介绍了国内外学习分析技术研究现状，归纳出学习分析技术的关键技术及分析模式，并以实例从不 同用户视角包括管理者、辅导教师、学习者展示了学习分析技术在网络学习过程分析中的应用过程。 【关键词】大数据时代；教育数据；学习分析；关键技术；分析模式 【中图分类号】G40-057 【文献标识码】A 【论文编号】1009—8097（2013）02—0005—07 【DOI】10.3969/j.issn.1009-8097.2013.02.001
事实上，在“学习分析技术”概念出现之前，与之相关 的技术、工具及其应用研究已经开展起来。2004 年在高等教 育中出现的“智能导师系统”和“人工智能系统”掀起了“教 育数据挖掘”研究的热潮，也促使学术分析技术这一关注学 习者行为的分析技术的诞生[4]。Romero&Ventura（2007）以 及 Baker &Yacef（2009）对 10 余年的教育数据挖掘研究进行 分析，归纳出 5 类教育数据挖掘方法，它们是统计分析与可 视化；聚类（聚类、离群点分析）；预测（决策树、回归分析、 时序分析）；关系挖掘（关联规则挖掘、序列模式挖掘、相关 挖掘）；文本挖掘[6]。另外，随着网络学习及相关学习管理系 统的不断普及，数据挖掘方法在学习管理系统中得到应用， 并开启了利用网络分析技术对学习者行为加以分析的研究， Romero,C.等人（2005）对 Moodle 学习平台的日志分析是这 方面研究的典范[7]。记录在学习管理系统中的学习者行为数 据，经过聚集、分类、可视化以及关联规则分析等操作，生 成实时的数据报告，或者利用从行为数据中反映出的常模来 生成预测模型。随着学习分析研究与实践的不断深入，除了 数据挖掘方法外，一些原本属于社会科学领域的方法如社会 网络分析法、话语分析法、内容分析法等也得到成功应用并 成为学习分析的关键技术，这些方法的典型应用之一是师生 交互行为分析。
研究提案：基于大数据学习的精准教学案例分析研究
研究提案：基于大数据学习的精准教学案例分析研究研究背景在当前信息技术高度发展的时代，大数据分析已经成为各行各业的热门话题。
教育领域也不例外，大数据分析在教学中的应用已经得到广泛关注。
通过对学生的研究数据进行细致的分析和挖掘，可以为教师提供有针对性的教学策略和个性化的研究指导，从而提高教学效果和学生研究成绩。
研究目的本研究旨在通过对大数据研究的精准教学案例进行分析研究，探讨如何利用大数据分析技术改进教学过程并提高学生的研究效果。
具体目标如下：1. 分析大数据研究的相关理论和方法，了解其在教学中的应用潜力；2. 收集和整理相关教学案例数据，进行数据分析和挖掘；3. 探索基于大数据研究的精准教学策略，并验证其有效性；4. 提出针对性的教学改进建议，以优化教学过程和提高学生的研究成绩。
研究内容1. 文献综述：回顾和总结大数据研究的相关理论和方法，包括数据采集、数据分析、数据挖掘等方面的内容。
2. 数据收集与分析：收集和整理相关教学案例数据，包括学生的研究行为数据、研究成绩数据等。
利用数据分析和挖掘技术，对数据进行深入分析和挖掘，探索其中的规律和潜在的教学需求。
3. 精准教学策略设计：基于数据分析的结果，设计并实施适用于不同学生群体的精准教学策略，包括个性化研究指导、教学资源匹配等方面的内容。
4. 教学改进建议：根据研究结果，提出针对性的教学改进建议，以优化教学过程和提高学生的研究成绩。
研究意义本研究的结果将对教育实践和教学改革具有重要意义：1. 提供了利用大数据分析技术改进教学过程的实证研究，为教师和教育管理者提供了借鉴和参考；2. 探索了基于大数据研究的精准教学策略，为个性化研究和教育定制化提供了新思路；3. 为提高学生的研究效果和研究成绩提供了理论依据和实践指导。
研究计划本研究计划将按照以下步骤进行：1. 第一阶段：文献综述和理论研究，对大数据研究的相关理论和方法进行回顾和总结，明确研究方向和目标。
大数据在教育中的应用基于数据驱动的教学决策培训课件(精)
抓住机遇，推动教育变革创新
个性化教学
通过分析学生的学习数据，教师 可以了解每个学生的学习进度、 兴趣点和薄弱环节，从而提供个 性化的教学方案和资源推荐。
精准评估与反馈
大数据可以实时跟踪学生的学习 表现，为教师提供精准的评估结 果和及时反馈，有助于教师及时 调整教学策略和方法。
跨领域数据共享与合作
未来教育大数据将与其他领域的数据进行跨领域共享与合作，如与医疗、心理等领域的数据结合，为学生提供更加全 面的健康和学习支持。
数据驱动的教育政策制定
政府和教育机构将更加依赖大数据来制定教育政策和决策，通过数据分析来评估政策效果、预测未来趋 势以及发现潜在问题。
THANKS
感谢观看
的效果和质量。
改进方向提出
根据课堂互动效果评估结果，教 师可以发现课堂互动中存在的问 题和不足，提出针对性的改进方 向，提高课堂互动效果和学生参
与度。
04
基于大数据的在线教育资 源优化
在线教育资源现状分析
资源丰富但质量参差不齐
01
当前在线教育资源数量庞大，但质量差异明显，优质资源稀缺
。
用户需求多样化
02
不同用户群体对教育资源的需求差异大，需满足个性化学习需
求。
资源利用率低
03
由于缺乏有效的推荐机制，大量资源被闲置，利用率有待提高
。
基于用户行为数据的资源推荐算法设计
数据收集与处理
收集用户在线学习行为数据，包 括浏览、搜索、收藏、评论等，
进行数据清洗和预处理。
用户画像构建
基于用户行为数据，构建用户画像 ，包括学习兴趣、知识水平、学习 风格等维度。
大数据驱动教育教学案例(2篇)
案例背景某知名中学为了提高教学质量，引入了大数据分析系统。
该系统通过对学生的学习行为、学习效果、学习环境等多维度数据进行收集和分析，为教师提供个性化的教学建议。
案例过程1. 数据收集：学校通过学习管理系统、在线学习平台、纸质试卷等途径收集学生的日常学习数据。
2. 数据分析：利用大数据分析技术，对收集到的数据进行分析，包括但不限于：- 学习行为分析：分析学生在课堂、作业、考试中的表现，了解学生的学习状态和习惯。
- 学习效果分析：分析学生在各科目中的成绩变化，找出学习效果较好的学生和需要关注的薄弱环节。
- 学习环境分析：分析学生的家庭背景、兴趣爱好等，为个性化教学提供依据。
3. 个性化教学：根据数据分析结果，教师可以针对不同学生的学习需求制定个性化教学方案，包括：- 因材施教：针对学生的学习能力和特点，调整教学内容和难度。
- 精准辅导：针对学生在学习过程中出现的问题，提供针对性的辅导。
- 家校互动：与家长沟通，共同关注学生的学习情况。
4. 教学评估：通过跟踪学生的学习成果，评估大数据驱动教育教学的效果，不断优化教学策略。
案例成果1. 学生成绩提升：通过个性化教学，学生的成绩得到显著提高。
2. 教学质量提高：教师根据数据分析结果调整教学策略，提高了教学质量。
3. 学生满意度提升：学生感受到了更加贴心的教学服务，满意度提升。
4. 教育资源优化：大数据分析帮助学校优化资源配置，提高教育资源的利用率。
大数据驱动教育教学是一种新型的教育模式，通过分析学生学习数据，为教师提供个性化教学建议，有助于提高教学质量，促进学生全面发展。
当然，在实际应用中，还需注意数据安全、隐私保护等问题。
第2篇案例背景：随着信息技术的飞速发展，大数据技术在教育领域的应用越来越广泛。
大数据能够收集、分析和处理大量数据，为教育教学提供科学依据，从而优化教学过程，提高教育质量。
以下是一个基于大数据驱动教育教学的案例：案例名称：个性化学习平台一、案例概述某中学利用大数据技术构建了一个个性化学习平台，旨在为不同层次的学生提供针对性的学习资源和服务。
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学习分析要素
数据模型
简化模型
关键技术
典型工具
大数据时代如何处理数据
数据量巨大
分布式文件系统 并行运算
Hadoop体系架构
MapReduce
一个例子
• 算数平均 • 加权算术平均
大数据时代如何处理数据
自然语言理解 结构化数据、半结构化
数据和非结构化数据 信息抽取 实现非结构化向结构化 的转换 异构向同构的转换
大数据时代如何处理数据
价值密度低
数据清洗
数据挖掘
大数据时代如何处理数据
实时产生信
自动获取
效率优先
息
数据挖掘实施流程
学习分析模式
学习分 析流程 利用 支撑
数据与 信息
产生
工具与 算法
学习分析模式
再次修改方案
学习分析 工作流
在线学习行为日 志数据和学生基 本信息数据收集
各观测点数据采集 与预处理
二、学习分析
大数据与学习分析
• 《2013NMC地平线报告（高教版）》 将“学习分析”选为六大新兴技术之 一，并指出学习分析与教育大数据紧 密相关，学习分析就是从教育大数据 中对学与教过程的模式和趋势进行解 释。
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学习分析技术
• 在首届“学习分析和知识国际会议”上，与会者一 致认为：学习分析技术是测量、收集、分析和报告 有关学生及其学习环境的数据，用以理解和优化学 习及其产生的环境的技术。 • 《2012NMC地平线报告（高教版）》也给出了近似 的定义，即学习分析技术是对学生生成的海量数据 的解释和分析，以评估学生的学术进展，预测未来 的表现，并发现潜在的问题。 • 从这些定义可以看出，学习分析技术分析的对象是 学生及其学习环境，目的是评估学生、发现潜在问 题、理解和优化学习，基础是海量数据。
• 以周为单位统计师生活动频 次变化
案例2
• 学生在一周中的活动情况分 布
案例2
• 学生活动频次学习时段分布 情况
案例2
• 在线学习时间分配方式聚类 分析
Байду номын сангаас
案例3：社区教育在线学习分析
• 目标：社区居民在线学习现 状 • 数据：某市终身学习网一年 的学习日志，约100万条，涉 及1500人 • 方法：
·文献数据库 ·搜索引擎
产生
产生
产生
数据与 信息流
·在线学习行为日 志数据库 学生基本信息数据 库
·预处理后的行为日 志和基本信息数据库
·学习者构成和分布可视化图表 ·学习者规模发展趋势 ·群体在线学习行为特点和个体 在线学习行为特点可视化图表 ·在线学习投入影响因素关联规 则
·未来发展规划建议 ·招生工作建议 ·学生支持服务工作建 议
·学习者特征分析 ·在线学习行为特点分析 ·在线学习投入影响因素分析
发现相关规律 提出改进建议
工具与 算法流
·Excel ·各类数据库管理 系统
·MySql数据库 ·SQL SERVER数据 库 ·……
·数据库管理系统查询分析器 ·Excel图表绘制 ·SPSS：差异检验 ·SSAS：关联规则、决策树 ·eCharts：数字地图 产生
• 各月行为频次分布
案例1
• 一周中各天行为频次分布
案例1
• 一天中24小时行为频次占比 变化情况
案例2：高职教育在线学习分析
• 目标：高职学生在线学习现状 • 数据：某高职一学期学习平台 数据，超过200万条行为日志， 涉及5700名学生
• 方法：统计分析与可视化，顺 序分析与聚类分析
案例2
基于教育大数据的学习分析：方法与案例
魏顺平
国家开放大学信息化部（工程中心） 数字化学习技术集成与应用教育部工程研究中心 ta is like ……
• Everyone talks about it, nobody really know how to do it. • Everyone thinks everyone else is doing it, so everyone claims they are doing it.
社会 体育
大数据——决策方式的革命
USE WHAT YOU KNOW TO POWER WHAT YOU DO
• 视频: 美国大数据公司 BlueKai精彩宣传片 • /v_show/id _XNzQ4ODg5Nzg0.html?from =s1.8-1-1.2
管理者
简化模型
各类教育的在线学习 还是有共同特点的
案例1：成人高等教育在线学习分析
• 分析目标：成人学习者在线学 习现状 • 数据：通过学习平台采集了跨 度两年（2012年8月2日至2014 年8月20日）、超过1.2亿条日 志数据，涉及学生217万 • 算法与工具：统计分析与可视 化
案例1
教育数据
《教育数据挖掘：方法与应用》一书作者葛道凯 教授认为： •①恰当运用数据挖掘技术能够为优化教育规划和 管理、提高教育教学质量、改进教育软件设计与 开发提供有益帮助。 •②对于多数教育机构来说，在教育教学过程中适 时应用数据挖掘技术不仅是必要的，也是可能的。 •③注重教育教学过程、管理过程以及研究过程中 相关信息的采集和存储是一项有价值的活动。
教育大数据
•由 • 目标总体>>抽样总体>>样本 • 转变化为 • 目标总体≈抽样总体≈样本
教育大数据
• 例如：成人学习者在线学习行为特点
及其影响因素分析研究
• 目标总体：全国成人学习者（成人高 等教育本专科在校生653.12万人） • 抽样总体：国家开放大学开放教育本 专科学生（ 367.63万人） • 样本： 2010年春季学期江苏电大 9369名新生
大数据时代如何处理数据
• 维克托· 迈尔-舍恩伯 格和肯尼思· 库克耶 （2013）认为，在 大数据时代处理数 据理念上有三大转 变：
抽样全体 绝对精确注重效率 因果相关
教育大数据
• 教育大数据指的是与教育教学要素相 关的以及教育教学过程中产生的全量 超大规模、多源异构、实时变化的数 据。
大数据与在线教学评估
• 教学评估的基础是教学数据。 大数据的采集与分析有助于评 估的全面性、实时性、精准性、 自动化。 • 质量保证的关键之一是过程监 控。大数据的采集与分析将是 实现过程监控的重要手段。
提纲
一、教育大数据
二、学习分析
三、案例
一、教育大数据
大数据时代来临
大数据与生活
医疗
交通 商业 科研
THANKS~
三、案例
学习分析典型应用
典 型 应 用 利益相关者
现状描述
教学评价
未来预测
教学干预
学习行为分析 —— —— 监督和控制 增强自我反思和 优化反馈和 自我感知； 趋势分析和活动 评价服务； 教师 学习者特征分析； —— 干预； 学习结果分 学习网络分析； 监督和控制 析 学习内容分析 增强自我反思和 资源推荐； 学生 —— —— 自我感知 适应性和个性化 用户模型； 结构发现和关系 预测和评估； 挖掘； 学习绩效预 研究人员 学习者行为和情 —— 测； —— 感分析； 预测辍学和 学生行为建模； 学习保持
在线学习投入 的无尺度网络现象
• edx平台某MOOC在线学习
在线学习投入 的无尺度网络现象
• 高职教育在线学习
在线学习投入 的无尺度网络现象
• 社区教育在线学习
小而美
正态分布
• 某小班教学的在线培训课程
正态分布
• 某小班教学的在线学历教育课程
魏顺平 wsp@
国家开放大学 数字化学习技术集成与应用 教育部工程研究中心
教育大数据
• 例如：成人学习者在线学习行为特点
及其影响因素分析研究
• 目标总体：全国成人学习者（成人高 等教育本专科在校生653万人） • 抽样总体：国家开放大学开放教育本 专科学生（ 368万人） • 样本： 2012年至2014年在国家开放 大学open学习平台学习的本专科学生 （217万人）
案例3
• 各月行为频次分布
案例3
• 各时段行为频次
案例3
• 各月行为频次分布
案例3
• 一周中各天行为频次分布
案例3
• 不同时段浏览频次分布
各类教育的在线学习 还是有共同特点的
各类教育的在线学习质量 还有待提高
正态分布与无尺度网络
在线学习投入 的无尺度网络现象
• 成人高等教育在线学习